[发明专利]一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复系统及方法

说明书

本发明公开一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复系统及方法，本发明基于改进蜂群算法对配电网网络进行故障恢复和孤岛划分，算法引入结群策略和追随策略，定义引领蜂交叉搜索策略、蜂群感知半径和算法搜索截止条件，这样使搜索目的更加明确，收敛速度进一步提高，增大搜索范围，很大改善了基本蜂群算法容易陷入局部最优解、难得到精确最优解的缺点，提高了其在计算过程中的收敛性，能够有效的提高电网的故障恢复效率。

技术领域

本发明属于配电网故障恢复技术领域，具体涉及一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复系统及方法。

背景技术

配电网故障恢复重构是指当配电网中发生永久性故障后，通过调整分段开关、联络开关的状态，隔离故障区，在不对电网结构做出重大改变并能满足约束条件的前提下对电网进行重构，最大限度、最快速度地恢复对非故障停电区域的供电。由于要综合考虑开关操作次数、负荷恢复量、网络约束、负荷等级等因素，因此，配电网故障恢复是一个多目标、多组合、多约束的非线性组合优化问题。随着分布式电源的接入，使传统的单辐射状配电网变成了多电源多端系统，由此引起了配电网的结构和配网潮流根本性的改变，从而使配电网的运行和保护更加复杂。

目前所用的配电网故障恢复方法主要有数学优化方法、启发式搜索方法和智能优化算法这三大类优化算法。数学优化方法适用于处理系统规模不大、复杂性不高的故障恢复问题，只要目标函数存在最优解就一定能够找到最优解；但是供电恢复问题是一个NP难问题，单纯用传统的数学优化的方法存在着维数灾害的问题，同时也存在计算量大，计算时间长，实时性不强等问题。启发式搜索方法是配电网故障恢复常用的方法，具有实时性、实用性的优点；不足是系统的初始状态对搜索结果影响很大，算法的稳定性不够好，难以得到最优解，计算效率不高。智能优化算法在处理非线性、多变量、不连续、非凸等优化问题上体现出了很强的寻优能力。

人工蜂群算法作为一种新型的全局寻优策略，已应用于时变系统在线辨识、鲁棒PID的参数整定和优化前向神经网络中，取得了较好的效果。该算法具有良好的求取全局极值能力，并具有对初值、参数选择不敏感、鲁棒性强、简单(只使用目标函数值)、易实现等诸多优点。不过人工蜂群算法仍然存在一些不足，主要是：早熟收敛、搜索精度不高，后期收敛的速度减慢，容易陷入局部最优解，难得到精确的最优解等。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复系统及方法。

本发明提供一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复系统，包括：

配电网故障采集单元，连接配电网用于判断当前配电网络状况，当配电网络发生故障时，采集当前故障信息和配电网络信息；所述配电网络信息包括：配电网负荷节点数据信息、支路数据信息、分布式电源数据信息和变压器数据信息；

孤岛划分单元，用于建立分布式电源的孤岛划分模型，根据故障信息和配电网络信息对含分布式电源的停电区域进行供电恢复，并输出更新后的配电网当前故障信息和配电网络信息；

故障恢复重构单元，根据更新后的配电网当前故障信息和配电网络信息建立配电网络故障恢复的数学模型，采用改进蜂群算法对数学模型的目标函数进行优化，得到配电网中各控制变量的优化取值矩阵，所述各控制变量包括分段开关的状态和联络开关的状态；

配电网故障恢复执行单元，用于根据优化取值矩阵调节配电网各分段开关状态和联络开关状态。

本发明还提供一种考虑多目标的复杂配电网故障恢复方法，其包括以下步骤：

步骤1：采集当前配电网络信息，判断配电网络是否发生故障，若配电网络发生故障，则发送当前故障信息和配电网络信息；所述配电网络信息包括：配电网负荷节点数据信息、支路数据信息、分布式电源数据信息和变压器数据信息；

步骤2：获取故障信息和配电网络信息，